Czym jest sztuczna inteligencja agentowa?

Automatyzacja obsługi klienta

Prawdopodobnie znasz stare chatboty do obsługi klienta, ale agentowa sztuczna inteligencja może również napędzać złożone systemy obsługi klienta. 

Gartner przewiduje, że do 2029 r. agentowa sztuczna inteligencja będzie autonomicznie obsługiwać 80% kwestii związanych z obsługą klienta (bez interwencji człowieka).

I szczerze? Wierzę w to. Widziałem, jak niektórzy z naszych klientów zautomatyzowali 98% zapytań dotyczących obsługi klienta za pomocą agentów AI. Odpowiednio wdrożone mogą być cholernie skuteczne.

W przeciwieństwie do tradycyjnych botów, które opierają się na sztywnych skryptach, agentowa sztuczna inteligencja dynamicznie dostosowuje się do potrzeb użytkownika. Rozumiejąc kontekst i intencje, dostarcza spersonalizowane rozwiązania, usprawniając interakcje z klientami i zwiększając ich satysfakcję.

Są one często używane do:

• Samodzielne rozwiązywanie problemów
• Eskalowanie złożonych problemów do ludzkich agentów (z kontekstem)
• Analizowanie interakcji z klientami w celu identyfikacji trendów 

Spersonalizowany marketing

Agentic AI został zaprojektowany w celu zwiększenia wydajności w całym lejku sprzedaży, w tym generowania leadów AI, kwalifikacji leadów, działań następczych i rezerwacji wersji demonstracyjnych. 

Może również odegrać kluczową rolę w rozwijającej się sferze marketingu chatbotowego, przenosząc prostą konwersacyjną sztuczną inteligencję na wyższy poziom - analizuje interakcje z klientami, aby udoskonalić strategie kierowania i zoptymalizować wysiłki związane z zaangażowaniem, a wszystko to bez udziału człowieka.

Zarządzanie potencjalnymi klientami

Istnieje wiele sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji w sprzedaży. Sztuczna inteligencja agentowa może łączyć najlepsze z nich.

Mogą one usprawniać lejki sprzedażowe, kwalifikując, ustalając priorytety i pielęgnując potencjalnych klientów w sposób autonomiczny. Systemy agentowe mogą analizować dane dotyczące zaangażowania, aby zidentyfikować potencjalnych klientów o wysokiej wartości i zapewnić terminowe działania następcze - łącząc się z powrotem ze spersonalizowanym lejkiem marketingowym.

Sztuczna inteligencja agentowa może być wykorzystywana do:

• Oceniaj potencjalnych klientów na podstawie ich zaangażowania i potencjalnej wartości
• Wysyłanie spersonalizowanych wiadomości za pośrednictwem poczty e-mail lub czatu
• Powiadamianie zespołów sprzedaży o możliwościach o wysokim priorytecie

Pomoc w zakresie opieki zdrowotnej

W opiece zdrowotnej agentowa sztuczna inteligencja może usprawnić procesy administracyjne i kliniczne. Może planować wizyty, segregować pacjentów na podstawie objawów, a nawet pomagać w kodowaniu medycznym. 

Finanse i zarządzanie ryzykiem

Najlepsze chatboty finansowe są teraz agentami. 

Agentowa sztuczna inteligencja pomaga automatyzować proste zadania i dostarczać bardziej szczegółowych informacji, aby pomóc pracownikom w podejmowaniu decyzji opartych na danych. Może również:

• Oznaczanie podejrzanych transakcji do przeglądu
• Analizowanie danych rynkowych lub dotyczących klientów w celu formułowania zaleceń
• Automatyzacja kontroli zgodności i raportowania wydatków
• Zapewnienie wglądu w trendy w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji

Moderacja treści

Skanowanie kanałów mediów społecznościowych, identyfikowanie treści docelowych i podejmowanie działań (usuwanie, odpowiadanie lub śledzenie nastrojów użytkowników) leży w zakresie możliwości systemów agentowych AI. Pozwól pracownikom obsługiwać złożone interakcje, podczas gdy system agentowy zajmie się resztą.

Asystenci kodowania

W 2023 roku 10% inżynierów oprogramowania korzystało z asystentów kodowania. Gartner przewiduje jednak, że 75% twórców oprogramowania będzie korzystać z agentowej sztucznej inteligencji do wykonywania codziennych zadań.

Asystenci ci mogą generować kod, ale mogą również działać jako redaktorzy i recenzenci, dwukrotnie sprawdzając pracę pod kątem błędów. Powiem ci, że moi koledzy inżynierowie oprogramowania pracują o wiele szybciej niż kilka lat temu.

Automatyzacja HR

Korzystanie z chatbota HR to łatwy sposób na umożliwienie przedstawicielom HR skupienia się na zadaniach wysokiego poziomu. 

Agentic AI upraszcza operacje HR poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak sprawdzanie CV, planowanie rozmów kwalifikacyjnych i prowadzenie nowych pracowników przez proces wdrażania. 

Mogą nawet obsługiwać zatwierdzanie i rezerwowanie dni urlopowych lub tworzenie harmonogramów pracowników.

1. Reaktywna sztuczna inteligencja

Definicja: Systemy, które reagują na określone bodźce lub sytuacje bez pamięci długoterminowej lub zdolności uczenia się.

Przykłady: Chatboty obsługujące predefiniowane zapytania, systemy rekomendacji.

Reaktywna agentowa sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z wykonywaniem prostych zadań z szybkością i precyzją. Systemy te są idealne do zastosowań, które wymagają natychmiastowych reakcji w oparciu o znane warunki, takie jak odpowiadanie na często zadawane pytania lub sugerowanie produktów.

2. Deliberatywna agentyczna sztuczna inteligencja

Definicja: Systemy, które wykorzystują rozumowanie i planowanie do podejmowania decyzji, często biorąc pod uwagę długoterminowe wyniki.

Przykłady: Autonomiczne pojazdy poruszające się w ruchu ulicznym, sztuczna inteligencja zarządzająca łańcuchami dostaw.

Deliberatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje logikę i prognozowanie do zarządzania złożonymi zadaniami, zapewniając zgodność decyzji z szerszymi celami. Systemy te są niezbędne w aplikacjach wymagających strategicznego planowania i zdolności adaptacyjnych.

3. Interaktywna sztuczna inteligencja agentowa

Definicja: Sztuczna inteligencja zaprojektowana do współpracy z ludźmi lub innymi systemami, często w dynamicznych środowiskach.

Przykłady: Wirtualni asystenci, roboty współpracujące (coboty) w warunkach przemysłowych.

Interaktywna sztuczna inteligencja agentowa koncentruje się na tworzeniu płynnych interakcji między ludźmi a maszynami. Systemy te mają kluczowe znaczenie w środowiskach, w których zrozumienie i reagowanie na potrzeby użytkowników ma kluczowe znaczenie dla sukcesu.

4. Adaptacyjna sztuczna inteligencja

Definicja: Systemy, które uczą się i doskonalą w czasie dzięki informacjom zwrotnym i danym, odpowiednio dostosowując swoje zachowanie.

Przykłady: Agenci AI dla spersonalizowanych platform edukacyjnych, dynamiczne systemy cenowe w handlu elektronicznym.

Adaptacyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje dane do ciągłego udoskonalania swoich decyzji i zachowań. Ten typ sztucznej inteligencji rozwija się w scenariuszach, w których elastyczność i doskonalenie w czasie mają kluczowe znaczenie dla osiągnięcia optymalnych wyników.

5. Systemy wieloagentowe (MAS)

Definicja: Sieci agentowej sztucznej inteligencji współpracujące lub konkurujące ze sobą w celu osiągnięcia wspólnych lub indywidualnych celów.

Przykłady: Robotyka roju, rozproszone systemy AI dla inteligentnych sieci.

Systemy wieloagentowe obejmują wiele jednostek AI współdziałających w celu rozwiązywania złożonych problemów na dużą skalę. Są one wysoce skuteczne w środowiskach rozproszonych, w których zadania mogą korzystać z różnych perspektyw lub strategii współpracy.

Autonomiczne podejmowanie decyzji

Sztucznainteligencja przejmuje kontrolę nad powtarzalnymi lub złożonymi zadaniami, dzięki czemu zespół nie musi za każdym razem wkraczać do akcji.

Zwiększona wydajność

‍ Dzięki szybkiej analizie danych, podejmowaniu decyzji i działaniu na ich podstawie, agentowa sztuczna inteligencja pomaga firmom oszczędzać zarówno czas, jak i zasoby.

Skalowalność

‍Niezależnie od tego, czy zarządzasz 10 procesami, czy 10 000, agentowa sztuczna inteligencja nadąża bez wysiłku, dostosowując się do rosnących wymagań bez wysiłku.

Zdolność adaptacji

Agentycznasztuczna inteligencja nie tylko postępuje zgodnie ze scenariuszem - dostosowuje się do nowych informacji i zmieniających się warunków, zapewniając, że pozostaje trafna i dokładna.

Lepsze rozwiązywanie problemów

‍ Dzięki zdolności rozumowania i uczenia się, agentowa sztuczna inteligencja może sprostać nawet najtrudniejszym wyzwaniom i znaleźć inteligentne, kreatywne rozwiązania.

Efektywność kosztowa

‍Automatyzując czasochłonne zadania, agentowa sztuczna inteligencja pomaga obniżyć koszty przy jednoczesnym maksymalnym wykorzystaniu zasobów.

Ulepszone doświadczenie użytkownika

Odobsługi klienta po marketing, agentowa sztuczna inteligencja zapewnia spersonalizowane, responsywne interakcje, które utrzymują zaangażowanie użytkowników.

Dostępność 24/7

‍W przeciwieństwie do ludzkiego zespołu, sztuczna inteligencja nigdy nie przestaje działać, oferując całodobową obsługę i produktywność.

1. Jak agentyczna sztuczna inteligencja radzi sobie z etycznym podejmowaniem decyzji?

Agentowa sztuczna inteligencja radzi sobie z etycznym podejmowaniem decyzji, postępując zgodnie z predefiniowanymi zasadami, politykami lub ograniczeniami ustalonymi przez jej twórców - sama nie rozumie etyki. Zachowanie sztucznej inteligencji odzwierciedla ramy etyczne osadzone w jej programowaniu, dlatego niezbędny jest nadzór człowieka.

2. Czy agentyczna sztuczna inteligencja może zastąpić ludzki wkład lub instrukcje?

Sztuczna inteligencja nie może zastąpić ludzkich danych wejściowych lub instrukcji, chyba że została do tego wyraźnie zaprojektowana. Domyślnie działa w ściśle określonych granicach, ale deweloperzy mogą w razie potrzeby włączyć ścieżki eskalacji lub warunkowe pomijanie określonych scenariuszy.

3. Jakie są zagrożenia lub ograniczenia agentowej sztucznej inteligencji?

Główne zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją agentową obejmują podejmowanie decyzji w oparciu o stronnicze dane lub podejmowanie niezamierzonych działań, jeśli są one źle skonfigurowane. Debugowanie tych kwestii może być trudne bez szczegółowych ścieżek audytu i systemów typu "człowiek w pętli".

4. Czy agentowa sztuczna inteligencja jest zawsze oparta na chmurze, czy może działać lokalnie?

Agentowa sztuczna inteligencja nie ogranicza się do chmury i może działać lokalnie. Chociaż wdrażanie w chmurze jest popularne ze względu na skalowalność, wiele sektorów, takich jak opieka zdrowotna, finanse i obrona, wdraża agentową sztuczną inteligencję lokalnie, aby spełnić wymogi bezpieczeństwa.

5. Jak wypada agentowa sztuczna inteligencja w porównaniu z zespołami ludzkimi w poszczególnych branżach?

Agentowa sztuczna inteligencja przewyższa ludzkie zespoły w zadaniach, które są powtarzalne i wymagają dużej ilości danych, takich jak przetwarzanie dokumentów lub obsługa zgłoszeń. Jednak w rolach wymagających inteligencji emocjonalnej lub osądu moralnego, takich jak terapia lub arbitraż prawny, ludzie nadal są lepszym wyborem.